题解 | #基因变异最小次数#

题目考察的知识点

1. 广度优先搜索(BFS)：BFS是一种图遍历算法，适用于无权图中求解最短路径的问题。在本题中，可以使用BFS来寻找从初始基因序列到目标基因序列的最少变化次数。

2. 字符串操作：题目中涉及对字符串的操作，包括替换和拼接等。在本题中，需要对基因序列的每个字符进行替换操作，生成新的基因序列。

3. 数据结构的使用：题目中使用了集合（Set）和队列（Queue）。集合用于查询基因库中的基因序列是否有效，以及标记已访问的基因序列。队列用于实现BFS算法中的层级遍历。

题目解答方法的文字分析

解题方法采用了广度优先搜索(BFS)算法。

首先，将基因库转换为集合，以提高搜索效率。 检查目标基因序列是否在基因库中，如果不在则无法完成基因变化，直接返回-1。 然后，初始化队列和已访问集合，将初始基因序列加入队列并标记为已访问。 利用BFS的方式遍历基因序列的变化过程，每次将队列中的基因序列取出，并尝试修改每个字符生成新的基因序列。 如果新序列等于目标基因序列，则返回当前变化次数。如果新序列在基因库中且未被访问过，则将它加入队列并标记为已访问。 直到队列为空或找到目标基因序列为止。若循环结束仍未找到满足条件的基因变化方式，则返回-1。

本题解析所用的编程语言

本题解析所用的编程语言是JavaScript。JavaScript是一种脚本语言，常用于Web开发，具有动态类型、解释执行、面向对象等特性。

在本题中，JavaScript具备处理字符串、集合和队列等操作的功能，非常适合实现该问题的解决方案。

完整且正确的编程代码

function minMutation(start, end, bank) {
  // 将bank转换为set提高查询效率
  const bankSet = new Set(bank);
  
  // 如果end不在bank中，无法完成基因变化，返回-1
  if (!bankSet.has(end)) {
    return -1;
  }
  
  // 初始化队列和visited集合
  const queue = [[start, 0]]; // 每个元素都包含当前基因序列和变化次数
  const visited = new Set();
  visited.add(start);
  
  // 定义基因字符
  const geneChars = ['A', 'C', 'G', 'T'];
  
  while (queue.length > 0) {
    const [current, count] = queue.shift();
    
    // 遍历当前基因序列的每个字符
    for (let i = 0; i < current.length; i++) {
      // 生成所有可能的新序列
      for (let j = 0; j < geneChars.length; j++) {
        // 跳过当前字符
        if (geneChars[j] == current[i]) {
          continue;
        }
        
        // 替换当前字符生成新序列
        const newGene = current.slice(0, i) + geneChars[j] + current.slice(i + 1);
        
        // 如果新序列等于end，返回变化次数加一
        if (newGene == end) {
          return count + 1;
        }
        
        // 如果新序列在bank中且未被访问过，加入队列并标记为已访问
        if (bankSet.has(newGene) && !visited.has(newGene)) {
          queue.push([newGene, count + 1]);
          visited.add(newGene);
        }
      }
    }
  }
  
  // 无法完成基因变化，返回-1
  return -1;
}